AI 新聞稿的產出速度越來越快，關鍵的問題在於：寫出來的東西，你判斷得了嗎。
我們團隊的資深記者用 AI 跑新聞稿初稿，速度快了三倍。前提是她有幾十年截稿日練出來的判斷力，知道哪裡要改、哪裡不能用。差別從來不在工具，在使用工具的人有沒有能力判斷產出的品質。
這篇文章從我在顧問現場看到的真實案例，拆解 AI 新聞稿的 3 個判斷點，以及什麼情況該把稿子交給專業。
AI 新聞稿能直接拿來發嗎？
多數情況不行。AI 能寫出通順的新聞稿，但「通順」和「經得起記者檢驗」是兩件事：前者 AI 已經相當成熟，後者需要有人在每一步做判斷。
這不代表新聞稿失去價值。Cision 2025 年媒體現況報告訪調 19 國、3,000 多位記者：72% 仍把新聞稿列為公關端最有用的資源；同時，72% 擔心 AI 產製的公關內容有事實錯誤。這個擔心有根據：AI 寫出來的內容，不經查證分不出是事實還是幻覺，而它陳述幻覺時的語氣，跟陳述事實時一樣篤定。工具有效、產出待驗，兩件事同時為真。你的稿子送到記者信箱時，對方已經帶著這個預設在讀。
新聞稿不是放在電腦裡自己看的文件，會被記者讀、被投資人聽、被客戶評估。每一個經不起專業眼光檢驗的細節，在真實場景裡都會被放大。
同一個 AI，為什麼你寫的新聞稿和專業寫的完全不一樣？
因為判斷不在 prompt 裡。我遇過一個具體的案例。
一位客戶要發一篇活動新聞稿，決定自己用 AI 寫。做法看起來合理：找了幾篇我幫另一家公司寫的新聞稿當範本，餵給 AI，請它比照架構產出。
我拿到那份初稿，發現問題出在一個多數人不會注意的地方。範本同樣是活動新聞稿，但那家公司在寫稿之前，已經釐清過核心價值、定位和願景，稿子裡的市場和方向層次，都有確認過的基礎。套框架的這家公司沒有做過這段釐清，相關內容未經確認、也不完整；AI 比照範本的層次，把缺的部分自行推論補上：市場怎麼看、公司要往哪裡去、在產業裡站什麼位置，全是它依範本想像的版本。內容讀起來變完整了，客戶不只接受，甚至樂見 AI 替他補上了市場層面的判斷。
結果是三個問題同時出現。第一，議題是假的：看起來像市場痛點的切角，是 AI 從範本推論出來的，放進這家公司實際的產業脈絡就站不住腳。第二，方向是斷的：稿子裡的發展方向承接自範本的層次，從這家公司現有的產品推斷不出來。第三，結構是亂的：活動訊息、公司背景、推論出來的願景全部擠進第一段，資訊只有堆疊、沒有因果。三個問題出自同一個源頭：這些內容是 AI 補寫的，它不會標示哪些是推論、哪些是事實，而寫的人也無法判斷。
AI 忠實地複製了範本的架構。但架構只是骨架，骨架裡面放什麼內容、議題切角成不成立、資訊的邏輯順序對不對，這些判斷 AI 沒辦法替你做。
有意思的是，我給客戶的修改建議，客戶有時候會先拿去問 AI，確認方向一致了才願意接受。AI 變成了客戶驗證專業建議的工具。這沒什麼不好，但值得深想一層：如果 AI 能確認這些建議是對的，為什麼它一開始沒有自己做對？因為 AI 驗證一個判斷，跟 AI 從零產出一個判斷，是兩種難度完全不同的事。
我自己也用 AI 寫新聞稿，同一個工具，有時候是類似的 prompt 架構，但最後的成果卻可能完全不同。原因是我每一步都會做判斷：這個切角是好的議題嗎？時間點對嗎？這段話有沒有發揮出最大的力道？這些判斷不在 prompt 裡，在媒體、企業、公關代理三端累積的實戰經驗裡。
| 環節 | 業餘用 AI | 專業用 AI |
|---|---|---|
| 議題切角 | AI 給什麼用什麼 | 先判斷切角在產業脈絡裡站不站得住腳 |
| 資訊安排 | 照範本架構填滿 | 判斷邏輯順序、刪除裝飾性的空話 |
| 發送時機 | 寫完就發 | 對照媒體環境挑時間點 |
| 錯誤成本 | 看不出問題在哪 | 看出問題、判斷嚴重度、決定怎麼改 |
還有一種常被忽略的成本：糾正 AI 的錯誤，往往比重寫一篇還花時間。要先看出哪裡有問題，再判斷嚴重程度，最後決定怎麼改，每一步都需要判斷力。
為什麼 AI 放大的是你餵進去的認知？
因為你不知道你不知道什麼。
很多人在用 AI 做專業工作：財務分析、法律文件、行銷企劃、競品研究，用的人都覺得產出「還不錯」。但拿給該領域的資深專家看，評價往往完全不同。一位做財務的朋友跟我說：不懂財務的人用 AI 跑出來的分析，自己看覺得夠用，有圖有表有結論；但真正做財務分析的人一看，就知道假設條件不合理、比較基準選錯了、結論站不住腳。
AI 不會告訴你它的產出有問題。它只會很有自信地，把你的認知盲點放大成一份看起來很專業的文件。
AI 新聞稿的 3 個判斷點
這個案例把 AI 新聞稿最常見的三個問題一次攤開。一是缺乏邏輯性：AI 產出的內容之間呈現的是相關性，句子彼此看起來相關，因果卻未必成立。二是空洞：空泛字眼和情緒性描述堆疊，具體事實稀薄。三是擴寫的內容有問題：AI 會衍生、補寫出超出實際狀況的資訊，補得越流暢，越難分辨哪些是公司的實際狀況、哪些是它推論的版本。三個問題裡，空洞看得出來、可以刪；邏輯斷裂和錯誤擴寫藏在通順的句子裡，需要判斷力才抓得到。
美聯社（AP）2023 年發布的生成式 AI 準則明定，員工可以謹慎試用 ChatGPT，但不用它產出可刊登的內容；任何生成式 AI 的產出，都應視為未經查證的原始素材，必須通過編輯判斷與查證標準，才考慮刊用。連以速度立身的全球通訊社，都把「人的判斷」設為刊出前的必經關卡，發自家新聞稿的企業更沒有跳過的理由。企業在發送新聞稿給媒體之前，建議要用以下這三個判斷點先行檢查，避免消耗媒體對你的信任。
判斷點一：切角是真的，還是 AI 推論的？
先問：這個切角是真議題還是假議題？回到開頭那位客戶的初稿：它包裝了一個看起來像市場痛點的說法，但熟悉產業的人一讀就知道，推論站不住腳。AI 產出的切角讀起來永遠通順，通順卻不等於成立。
判斷的關鍵不在技巧。做這個產業的人，通常知道自己產業真正的問題在哪裡；會接受假議題，往往有另一個原因。那位客戶的公司成立十年，還在持續修正定位和願景，AI 依範本補出一個更完整、更有企圖的版本時，他讀到的是希望。判斷力在這一刻失效，靠的不是知識不足，是那個版本剛好長成他想要的樣子。
所以檢查的方法是把切角拿回現實對照：這個痛點，有沒有實際的數據支撐、實際的案例發生過？舉不出具體實例的切角，先不要用。
判斷點二：推論接得上嗎
AI 產出的內容之間，呈現的往往是相關性，不一定有因果。檢查的重點有兩個。第一，發展方向從公司現有的產品和實際狀況推得出來嗎？那位客戶的初稿，方向承接自範本的層次，從自家產品推論不出來。第二，段落之間是推論還是堆疊？資訊一句接一句讀起來順，不代表後一句是從前一句推出來的；讀的時候追問「為什麼」，答不出來的接點就是斷點。
舉一個典型的堆疊：「本次發表會吸引兩百位來賓參與，公司將成為產業數位轉型的領導者。」前一句是活動事實，後一句是願景宣言，兩句放在一起讀起來連貫，中間卻沒有推論：出席人數推不出領導地位。AI 產出常見這種句子相鄰、邏輯懸空的組合。
判斷點三：內容夠具體嗎
新聞稿第一段的架構是 5W1H：誰、何時、何地、做了什麼、為什麼、怎麼做，一段之內交代清楚，其他資訊往後排。那位客戶的初稿把公司背景、產品特色、未來方向全部擠進第一段，該交代的反而被淹沒。
接著掃全文找空話。「引領產業未來」「打造全新典範」這類詞再通順都是警訊：跑過線的記者不看願景宣言，只看你解決了哪個具體的營運痛點。改法是把每一句空話換成可查證的事實，示範一組：「引領產業數位轉型」改成「把報關流程從三天縮短到四小時」；「深受市場肯定」改成「上線一年導入 40 家經銷商」。數字未必要大，要真、要經得起追問。
最後：用記者的動線做總驗收
三個判斷點都過了，再用記者的視角把整份稿子走一遍。記者給每份稿子的時間，大約就是三十秒，動線通常是三站：標題掃過去，有沒有新聞點；首段看 5W1H 交代得清不清楚；然後往下找兩樣東西：經得起追問的數據，和一句可以直接引用的話。任何一站過不了，稿子就出局。
用這條動線走一遍開頭那篇初稿：首段資訊擠爆，5W1H 淹沒在市場分析和願景裡；切角是假議題，「為什麼」一追問就斷；通篇空話堆疊，找不到一個經得起追問的數字。這就是我看完很想直接重寫、而且認為必須要優先釐清公司的定位、願景的原因。
切角在當下媒體環境的新聞價值、記者想要追問的數據，判斷這兩件事需要對媒體生態的理解，寫作技巧替代不了。發送前的具體做法，我在科技新創的第一篇新聞稿——在按下「發送」之前，先問自己三件事有完整的拆解。
什麼情況該把新聞稿交給專業？
判斷基礎不夠的時候。那位自己寫新聞稿的客戶，問題不在「不該用 AI」，而在跳過了一個前提：使用 AI 之前，先確認自己在「媒體怎麼讀這份文件」上的判斷基礎夠不夠：對自家公司再熟，也不等於熟悉記者的篩選邏輯。
品牌定位、投資人簡報、公關策略都是同樣的邏輯。AI 可以幫你跑得更快，但方向對不對，只有你自己能判斷。認知還不夠深的領域，AI 只會讓你更快地跑向錯誤的方向。這也是為什麼砍掉內容人力全面換 AI 之後，多數企業發現問題出在別處。我在砍掉小編、換上 AI，然後呢？談過這件事。
《哈佛商業評論》有一個廣被引用的判斷：AI 不會取代人類，會用 AI 的人將取代不用 AI 的人。這句話成立的前提常被忽略：會用，指的是判斷力還在的人。在任何一個專業領域，有一段「用經驗換判斷力」的過程不能跳過。跳過了，你得到的只是一份自己都無法判斷品質的產出，效率無從談起。AI 放大的是你已經有的東西：是判斷力，它放大判斷力；是盲點，它放大盲點。
看完這篇，你可以做的事：
- 把手上的 AI 新聞稿初稿拿出來，跑一次 3 個判斷點
- 檢查第一段：5W1H 有沒有一段之內交代清楚
- 全文搜尋「引領」「典範」「領先」，逐一換成具體的營運事實
- 判斷不了切角真假的時候，先不要發
- 認知還不夠深的領域，先找專業眼光把關再發
常見問題
不建議。AI 能寫出通順的稿子，但議題切角站不站得住腳、數據經不經得起追問，它無法替你判斷。沒過這些檢查就發送，消耗的是媒體對你的信任。
記者未必分辨得出是誰寫的，但一眼就能看出稿子有沒有料：空話包裝、假議題、邏輯跳躍都是常見特徵。被看穿的是判斷的缺席，工具只是載體。
三類最常見：缺乏邏輯性（內容呈現的是相關性、因果未必成立）、用語空洞（空泛字眼代替具體營運事實）、擴寫出超出公司實際狀況的內容（市場定位、發展願景）。AI 不會標示哪些是它推論的，需要人逐項判斷。
AI 取代的是打字速度，取代不了判斷：什麼切角有新聞價值、什麼時間點該發、什麼數據經得起追問。專業顧問用 AI 會更快，但快的前提是判斷已經在那裡。
問三個問題：這是真實存在的產業痛點嗎？現在這個時間點，媒體為什麼要報？你的數據和案例足以支持這個說法嗎？三題有任何一題答不出來，切角就需要重新想。
參考資料
萌宣官網延伸閱讀：
外部資料來源：
- Cision — 2025 State of the Media Report（19 國 3,000+ 記者訪調）
- 美聯社（AP）— Standards around generative AI（2023）
- Harvard Business Review — “AI Won’t Replace Humans — But Humans With AI Will Replace Humans Without AI”
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關於作者
Esther Chang 是萌宣有限公司執行長，陪成長期與 pre-IPO 創辦人建立品牌敘事與媒體公關，目前正在修習 ICF 國際教練聯盟 ACC 認證。